高职教师专业发展视角下大数据专业课程开发实践

2020-12-28 02:11邹劲松
天津中德应用技术大学学报 2020年6期
关键词:工作过程系统化课程开发教师专业发展

邹劲松

摘  要:源于智能科技的高速发展,高职大数据专业在各院校“遍地开花”,直接导致专业设置同质化态势愈发严峻、教学资源重复性投入、教学师资严重不足等困境。现以智慧水务专业方向建设为例论述如何破解,具体策略为:践行“大数据+传统专业”的专业转型建设,以重构大数据专业课程体系结构;秉承工作过程系统化课程开发理念,以满足学生职业生涯的可持续发展;倡导“五化”课程改革,以提升课程开发的质量;打造“双园模式+教学企业”的课程开发载体,以助推教师与学生的全面发展、和谐发展和可持续发展。

关键词:高职;教师专业发展;大数据专业;课程开发;工作过程系统化

中图分类号:G715     文献标识码:A    文章编号:2096-3769(2020)06-122-06

一、高职大数据专业课程开发的背景

高职教师作为职业院校第一资源和关键力量,其课程开发能力是职业核心能力的重要体现,而课程开发是职业教育改革的关键环节,故培养与提升职业院校专职教师课程开发能力是职业教育转型发展面临的重要课题。

教师厅〔2017〕3号文要求创建一批教师专业技能创新示范团队,着力提升教师教育教学水平;教师〔2018〕13号指出到2035年培养数以万计专业化水平和创新能力显著提升的教育家型教师;教育部等四部门印发教师〔2019〕6号和教职成厅函〔2019〕18号等文件突出了教师教育教学能力和专业实践能力的培养与提升,特别对推进“三教”改革和教师的教学设计、教学实施、教学评估与评价、教学反思与改进的能力建设做出了明确要求和具体按排[1-2]。

教高〔2011〕8号文指出2011年至2015年建设1000门精品视频公开课,旨在促进优质课程教学资源共建共享,关键突出教学内容更新和教学方法改革;教高〔2015〕3号文指出2017年至2020年认定3000余门国家精品在线开放课程,重点考察教学设计与方法等要素;教高〔2020〕3号文强调科学设计课程思政教学体系,将课程思政深度融入课程建设全流程中每一个“细胞”[3]。

二、高职大数据专业课程开发的意义

我国高职计算机大类的专业课程开发大致历经了三个阶段,2000年左右的“学科本位”、2000年至2006年的“能力本位”,2007年至2014年的“工作过程导向”[4]。随着“云物移大智”高新技术的快速发展,高职院校新工科建设已是如火如荼,利用大数据技术改革升级传统专业,创新“大数据+传统专业”专业转型建设势在必行,意义重大。

(一)大数据专业课程开发倒逼大数据专业教师成长

大数据技术是近几年出现的新兴高新技术,2018年高职首届招生。当前高职院校大数据专业建设尚未完全构建起科学合理的人才培养机制和课程体系,课程开发正处在不断探索过程中,缼“机制”;院校很难获得行业一线的真实海量数据,大数据实验实训教学缺乏“原材料”;大数据专业是融合多种信息技术的交叉学科,其技术体系复杂、更新快,所学知识甚多,缼“师资”[5]。大数据专业建设面临“三缼”,所以大数据专业教师必须主动迎接挑战,积极主动地学习大数据系列技术,通过数据采集技术部分解决缼“原材料”的窘境;通过打造“双园模式+教学企业”的课程开发载体来解决缺“机制”与“师资”等难题和创新“双师素质”教师培养的新渠道新方式。

(二)大数据专业课程开发促进大数据专业新工科建设

当前,国内高职院校普遍存在“专业数量过多、教学资源与师资分散”的“结构性浪费”和“老旧专业滞后于经济发展需求”的“结构性缺失”两种现象[6]。各高职院校传统专业面临新经济业态下的巨大挑战,毕业生就业对口率低、稳岗率低,部分专业处于就业面窄、岗位数稀缺的现状。与此相反,伴随传统产业的转型升级和新兴产业的不断涌现,人力资源需求具有新工科思维的复合型人才供给严重不足,求人倍率居高不下,导致就业市场一直面临“结构性失业”的困扰。一方面,应对市场需求不旺的老旧专业应建立专业预警与退出机制;另一方面,通过大数据技术改造升级传统专业即“大数据+传统专业”的新工科、新商科、新文科等专业转型建设,以有效化解高职院校专业建设面临的“结构性缺失”和“结构性浪费”的问题。

(三)专业课程开发是建设“双高”院校的“基本功”和核心竞争力

高职院校自2006年起经过“示范校”“骨干校”“优质校”和正在建设的“双高”淬炼之后,院校之间竞争愈演愈烈。应在产教融合背景下基于企业真实生产环境的任务式人才培养模式实施大数据技术与应用专业的课程开发,践行工作过程系统化的课程开发理念和秉持以人为本的开发原则,从学生职业生涯教育视角下展开课程整体结构的解构与重构、课程单元结构即学习情境的设计和教学结构的设计。课程整体结构的适应度、灵活度直接决定了专业建设的效果和质量。某种意义上讲,新一轮高职“双高”建设,其课程开发的合理性、科学性直接决定了职业院校的“生死存亡”。

三、高职大数据专业课程开发的现状

(一)师资水平偏低,课程开发处于探索阶段

目前各高职院校的大数据专业教师普遍是从以前计算机专业大类教师转过来的,在面对庞大的大数据知识框架和高职教学工作量偏重的双重压力下推进大数据专业技术的学习是一项极具挑战性的工作。同时,高职大数据专业自2018年正式招生以来的有限时间内面临:产业与行业了解不深,专业师资薄弱,学生“期望”普遍偏低、“方差”偏大的复杂生源现状,可获取的行业真实大数据资源极度匮乏,大数据实训基地与实训平台建设相对欠缺和大数据专业的产教融合融点不够“亮”等多重因素制约下,大数据专业课程开发仍处于探索深化阶段。

(二)课程开发唱“独角戏”,缺乏跨界思维

高职大数据专业课程开发大致分为学科派和行动派。学科派主要根据大数据知识架构与层级制定课程体系。例如,付伟等学者提出“层级型和项目推进式”的课程体系设置模式[7];李翔宇等学者指出按照大數据系统的体系结构而构建大数据的知识体系,再依据其知识体系搭建“多阶段+项目推进式”的设置课程模式[8]。行动派紧跟大数据产业发展和岗位群构建课程体系。陶硕等学者提出按岗位群确定课程体系,按岗位能力选取教学内容[9];李垒等学者倡导应专业对接产业,秉持OBE理念构建“模块化、组合型、递进式”的课程体系[10]。

(三)高等职业教育的双重属性失衡,忽视学生职业生涯发展和学历提升需求

尽管我们采用了能力本位或工作过程导向的课程开发模式,但仍然存在着高职毕业生职业能力和学习能力相对偏弱,岗位适应能力和迁移能力不强、非对口就业较普遍[11]、稳岗率较低等现象。究其原因是目前的课程开发更多地强化了高等职业教育的职业属性,而高等属性受到了极大的削弱。源于大数据挖掘与分析、机器学习、深度学习等对算法原型的理解和部分学生学历提升的现实需求,高等数学和英语课程的学习显得尤为重要。但目前高职普遍对数学和英语的课时数较少,对这两类学生的职业发展和学历提升是个明显的制约。因此,课程设置不能只考虑专和深,还要考虑如何使学生在走上工作岗位后,能跟上时代的发展、职业的变迁和个人职业生涯发展的需要。

四、高职大数据专业课程开发的路径

(一)课程开发的理念

首先,践行“大数据+传统专业”的专业转型建設,以重构大数据专业课程体系结构;其次,秉承工作过程系统化课程开发理念、以满足学生职业生涯的可持续发展[12],其核心要义是课程开发结构的解构与重构;再次,从商业项目的教学内容转化、工作过程系统化的教学设计、强化学生工程解决能力的教学实施和提升积极应对新冠肺炎疫情等突出情况下的教学应变能力等方面促进高职教师专业发展能力建设;最后,高职大数据专业课程开发应强化课程思政元素的深度融入,与思政课程同向同行以形成协同育人效应。

专业转型的思路是专业链(群)高效对接产业链的专业结构改革即利用大数据技术改造升级各传统专业,促进交叉学科建设,促进各高职院校的专业规划布局与产业转型升级统筹布局,推进专业结构优化与产业结构调整相适应,实现知识链技术链精准对接岗位链以达到课程内容的序化和实训体系的重构。

专业结构优化最终落脚到每个专业的课程结构改革,现以水务管理专业为例构建基于工作过程系统化的智慧水务课程体系结构。构建智慧水务课程体系结构的逻辑路径:首先筛选与分析智慧水务产业的典型工作任务,然后对其典型工作任务归纳出行动领域(工作领域),最后依据学生的认识学习规律和职业成长规律,将行动领域转换为由多个学习领域构成的课程体系[13]。

(二)课程开发的原则

一方面,在课程开发过程中使公共基础课程“实用化”、理论课程“应用化”、专业技能课程“产品化”、综合技能课程“项目化”、课程思政“三全化”;另一方面,课程开发的全过程应着力强化教师的专业技术能力和教学能力的提升,以更好地服务于课程开发实践。以知识应用的视角对课程结构下的内容体系进行分类、归类、提炼和创新其功能性。公共基础课程应讲授后续专业课程、企业职场所需、所用的知识,即做到“实用化”;专业理论课程做到“够用、应用”,应为后续的实训技能课起到理论支撑和应用,即做到“应用化”;专业技能课程往往映射到典型工作过程,每一个典型的工作过程就会生产出一类产品或半成品,即做到“产品化”;综合技能课是对前期专业技能课的集成应用,以真实商业项目为载体对前期课程的技能点、知识点、经验点综合运用和应用,即做到“项目化”;高职大数据专业学生应具备的信心、细心、耐心、匠心、创新精神、团队协作精神等在课程单元设计、教学情境设计、教学实施全流程悄无声息地融入到课程开发的各个环节,做到润物细无声,潜移默化地实现课程思政“三全化”。

(三)课程开发的平台

1.打造“双园”协同育人生态圈

图1展示了由传统的院校主导下的校企合作向校企双主体并重的“双园”多方协同办学的融合转型。职业院校依托区域产业园并携手校内区域产教园共建“教学企业”,创新校企合作的利益共享机制和成本分担机制而实施深度产学融合。同时,学校与区域内中职、高职、应用型本科构建专业建设错位发展、特色发展、协同育人的生态圈;与地方相关科研院所签订战略同盟,依托其提供行业企业一线的先进技术、流程、工艺等科研协助和技改的联合攻关。

2.打造“教学企业”式课程开发新载体

改变以前低水平、浅层次的校企合作现状而通过借助校内区域产教园和校外区域产业园构建“教学企业”式的课程开发新载体。职业院校与英途会联合组建“教学企业”并深度开展课程体系重构、课程设计、教材开发、项目化教学等课程开发相关活动。“教学企业”以企业项目开发为载体,校企混编教研团队创新了“双师型”教师成才的渠道和方式,尤其提升教师的专业技术能力提升提供了难得的机会和平台。

(四)智慧水务专业方向课程体系开发实践

1.智慧水务专业方向课程体系构建

针对传统的水务管理和大数据专业课程体系,智慧水务专业方向课程开发团队组建了含水务管理专业教师、大数据专业教师、智慧水务企业工程师为主体的校企混编协同教研团队作为课程开发团队,助力教师课程体系的宏观构建力、交叉学科建设的跨界力、课程单元的设计力、教学情景的创新力、课堂教学的应变力和教学诊断的改进力等多重专业发展能力的重塑与培养。其课程体系主要做了以下革新,体系示意图,如图3所示。

(1)通过学生自主选择“微专业”来替代以前宽泛的辅修专业模块,其目的强化了学生精准对接所学专业以后的职业规划,体现了专业性、方向性、目的性。(2)原有的素质拓展模块被公共课和更具专业倾向性的任意选修课替代,既夯实了公共课的内涵又聚焦了专业素质培养。(3)专业方向课从以前的公共基础课程模块剥离出来,对数学、英语和计算机应用基础课程进行专业化改革,其教学内容完全对应智慧水务专业方向后续专业课程所需的知识点、技能点,与后续专业课程无关的知识点被舍弃。同时,根据学生的职业规划和知识基础实现分层分类地选课与教师。对有学历提升需求的学生,则加大数学和英语课程的学时数和广度与深度;为了无缝对接后续“微专业”方向的职业发展规划的学生,可以有选择和取舍地学习数学、英语、计算机应用基础等相关课程的对应内容。(4)水务专业素养课首先对传统的水务专业课程进行了重组合并;其次,利用大数据技术对水务管理原有专业课程的公式计算、水务管理数据、实验过程进行了大数据思维的“改造”、强化大数据预处理、分析、可视化的技能训练,使其不再是“水果拼盘式”的课程安排。(5)为了对接水务管理产业链对高职人才的多样化需求和实现对学生个性化培养,设置了三个“微专业”方向,分别是倾向营销性质的水务专员类、智慧水务技术支持类的信息维护类和智慧水务大数据分析与开发类。针对其岗位特点,校内阶段分别开设了10个学分针对性强的理论与实训课程。(6)2~3门专业核心拓展选修课范围:“智慧水务解决方案书制作”“NoSql数据库”“Spark数据分析与挖掘”“深度学习”“数据可视化”“JAVA程序设计”。(7)依托区域产教融合示范园和校企深度合作,通过“专业进企业”双主体育人来创新课堂教学模式,实现由以前教师主导的单一课堂结构向复合型人才培养的“分布式课堂”和“移动式课堂”教学模式转变。“微专业”人才培养模式通过校内10个学分、企业课堂10个学分和8个学分的专业核心任选课程来促进跨专业选课与个性化培养计划的落地。(8)“微专业”培养模式借助学校水处理工程技术和大数据技术的国家级高基地、成渝地区双城经济圈水利水电智能化公共实训基地、重庆市双基地来对接“1+X”证书的培训与考核。

2.智慧水务“微专业”方向构建

智慧水务的“微专业”方向选择与职业技能等级认证,学生应根据自身的职业规划、知识基础自主灵活地选择典型的三类岗位群即智慧水务专员、售前、推广等岗位群,智慧水务技术支持经理和基础信息维护类岗位群,智慧水务统计分析和水务类运营技术岗。至此,智慧水务专业方向的课程体系从课程结构和学生的学习结构两个维度完成了结构转型。课程结构从之前的大数据或水务管理的单一专业结构向智慧水务跨专业的复合型课程结构转变、由以前的单一专业传统式粗放式的课程结构向多专业复合型微专业化转变。学生的学习结构通过三次分层分类的自主选择与分流来完成。第一次发生在第一学年智慧水务专业方向课的选择上,学生根据自己的知识基础与职业规划自主选择数学、英语、计算机基础等课程来选课、选教师,即完成第一次分流。第二次发生在第四学期学生根据其职业规划来选择微专业方向课。第三次发生在第五学期进入企业实施分布式课堂或移动式课堂的企业项目学习。以此类推,其他专业或专业群从课程体系的课程结构和学生的学习结构转型来实现精准对接产业链转型升级所引发的人力资源需求结构的重大转变。

综上所述:智慧水务专业方向的课程体系开发创新了高职大数据专业课程开发思路,“双园模式+教学企业”的课程开发载体促进了高职大数据专业教师的专业技术能力提升和教育教学能力发展,基于工作过程系统化的课程开发理念助力学生职业生涯可持续发展能力的培养,课程思政的“三全化”强化了学生工程伦理教育、培养了学生的“四心”精神、激发了学生科技强国的源动力和使命担当。

参考文献:

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